pgvector vs Elasticsearch vs Qdrant vs Pinecone vs Weaviate: 14가지 케이스 벤치마크

현대적 RAG 및 시맨틱 검색 시스템의 핵심인 Vector DB 5종(pgvector, Elasticsearch, Qdrant, Pinecone, Weaviate)을 대상으로 데이터 삽입부터 하이브리드 검색, 동시성 부하까지 포함한 14가지 실무 케이스 벤치마크를 수행했습니다. 10,000개의 Amazon 제품 데이터와 sentence-transformers 임베딩을 활용한 실험 결과, 로컬 환경에서는 pgvector가 모든 카테고리에서 Elasticsearch를 앞서며 가장 높은 효율성을 증명했습니다. 클라우드 환경에서는 Qdrant가 대부분의 지표에서 우위를 점했으며, Pinecone은 네트워크 지연 시간으로 인해 특정 조건에서 성능 저하가 관찰되었습니다. 특히 pgvector는 검색 결과 수(K)가 증가해도 지연 시간이 거의 늘어나지 않는 뛰어난 확장성을 보여주었습니다. 이번 연구는 단순 ANN 지연 시간 측정을 넘어 실제 운영 환경에서 마주하는 필터링 및 동시 부하 상황에서의 실질적 성능 차이를 명확히 제시합니다.